import pandas as pd

pd.set_option('display.unicode.east_asian.width', True)
pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)

pd.set_option('display.max_rows', 500)
pd.set_option('display.max_columns', 100)
pd.set_option('display.width', 1000)

df = pd.read_excel('resources/msb课程销售记录.xlsx')
print(df)

# 改变数据显示的次序
df = df[['订单付款时间', '会员名', '实际支付金额', '课程名称', '学员姓名', '联系手机']]

# 排序
df = df.sort_values(by=['订单付款时间'])

# 将日期设置为索引
df = df.set_index('订单付款时间')
print(df)

print(df['2020-05':'2020-06'])  # 求2020年5-6月数据

"""
按照不同时期统计数据：
    df.resample()
        AS: YearBegin -- 每年指定月份的第一个日历日
        A: YearEnd -- 每年指定月份的最后一个日历日
        M: MonthEnd -- 每月最后一个日历日
        D: Day -- 每日日历
        Q: QuarterEnd -- 每一季度最后一天
        W: Week -- 每周
    
按时期显示数据:
    df.to_period(freq=None, axis=0, copy=True)
        freq: 字符串，周期索引的频率
        axis: 轴
        copy: 是否复制数据

"""
# 按不同时期统计数据
df = pd.read_excel('resources/msb课程销售记录.xlsx')
print(df)

# 改变数据显示的次序
df = df[['订单付款时间', '会员名', '实际支付金额', '课程名称', '学员姓名', '联系手机']]
df = df.set_index('订单付款时间')
print(df)

# 按年统计求和
df1 = df.resample('AS').sum()
print(df1)

# 按季度统计求和
df1 = df.resample('Q').sum()
print(df1)
